房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)學(xué)建模(完整版)
【正文】 擬合效果非常好，與SPSS軟件的擬合預(yù)測結(jié)果相近。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸3.000a殘差16總計19a. 預(yù)測變量: (常量), X3, X2, X1。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸1.000a殘差18總計19a. 預(yù)測變量: (常量), X1。由時序圖可以看出，序列具有明顯的長期趨勢，考慮使用二次曲線擬合數(shù)據(jù)，故剔除?？虏嫉栏窭股a(chǎn)函數(shù)的形式如下： Y=A(t)LαKβμ其中，Y是房地產(chǎn)年產(chǎn)值（單位：萬平方米）；A(t)是綜合技術(shù)水平，在t時期為一常數(shù)；L是投入的勞動力數(shù)（單位：萬人）；K是投入的資本（單位：億元）；α是勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)，β是資本產(chǎn)出的彈性系數(shù)，μ表示隨機(jī)干擾的影響。b. 因變量: 城鎮(zhèn)居民人均建筑面積Y有上圖可看出：P=。我國人口總量與每年增長速度有關(guān)，自然增長率是出生率與死亡率之差。我們將對以下問題進(jìn)行初步探討：1. 對有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，尋求影響房地產(chǎn)市場需求的經(jīng)濟(jì)因素，建立住房需求模型。但同時房地產(chǎn)業(yè)也面臨較為嚴(yán)峻的問題和挑戰(zhàn)，引起諸多爭議。 二 模型假設(shè)假設(shè)1：假設(shè)所取數(shù)據(jù)不考慮政策等各種人為因素的干擾；假設(shè)2：假設(shè)預(yù)測時不涉及自然災(zāi)害和社會因素的影響；假設(shè)3：假設(shè)所收集的各方面的數(shù)據(jù)均具有一定的準(zhǔn)確性；假設(shè)4：假設(shè)忽略樓盤地理位置及周圍交通、區(qū)域聚合度、社區(qū)成熟程度的影響；假設(shè)5：不考慮房屋拆遷及家庭分裂、重組的影響。對應(yīng)的p值都接近0，表示7個指標(biāo)具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。四．住房供給模型 我國城鎮(zhèn)住房供給總量的主要計算依據(jù)為城鎮(zhèn)住房竣工面積，根據(jù)題目中所給的數(shù)據(jù)，對中國歷年來城鎮(zhèn)住宅竣工面積的數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分析，可以得到竣工面積總量與時間的關(guān)系模型。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸2.723.000a殘差.08117.005總計19a. 預(yù)測變量: (常量), ㏑K, ㏑L。現(xiàn)在僅對4個代表性指數(shù)進(jìn)行分析：房地產(chǎn)行業(yè)增加值指數(shù)（Y）、國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（X1）、交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)增加值指數(shù)(X2)以及批發(fā)和零售業(yè)增加值指數(shù)(X3)。于是線性擬合得：模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計的誤差1.992a.984.983a. 預(yù)測變量: (常量), X3。b. 因變量: Y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量)
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